Boltz-1 - primul model complet open-source pentru predicția structurilor biomoleculare

Boltz-1 - primul model complet open-source pentru predicția structurilor biomoleculare

©

Autor: Redacția ROmedic

Boltz-1 - primul model complet open-source pentru predicția structurilor biomoleculare

O echipă de oameni de È™tiință de la Massachusetts Institute of Technology (MIT) a lansat un model AI puternic, denumit Boltz-1, care ar putea accelera semnificativ cercetarea biomedicală È™i procesul de dezvoltare a medicamentelor. Proiectul a fost derulat în cadrul Jameel Clinic for Machine Learning in Health de la MIT È™i s-a concretizat în primul model complet open-source, cu performanÈ›e la nivelul AlphaFold3, tehnologia dezvoltată de Google DeepMind pentru predicÈ›ia structurilor 3D ale proteinelor È™i altor molecule biologice.

Un proiect pentru comunitatea științifică

StudenÈ›ii doctoranzi de la MIT, Jeremy Wohlwend È™i Gabriele Corso, s-au aflat în prima linie a dezvoltării Boltz-1, împreună cu cercetătorul afiliat Jameel Clinic Saro Passaro È™i profesorii MIT Regina Barzilay È™i Tommi Jaakkola. Ei au subliniat că principalul lor obiectiv este să promoveze o colaborare deschisă la nivel global, să grăbească descoperirile È™i să ofere un punct de plecare solid pentru îmbunătățirea modelării biomoleculare.

„Există un motiv pentru care l-am numit Boltz-1 È™i nu doar Boltz,” a spus Corso. „Vrem să-l îmbunătățim continuu È™i să atragem cât mai multă contribuÈ›ie din partea comunității.”

Proteinele joacă un rol esenÈ›ial în aproape toate procesele biologice, iar forma lor 3D influenÈ›ează direct funcÈ›iile pe care le îndeplinesc. Acest aspect face vitală înÈ›elegerea structurii proteinelor pentru proiectarea de medicamente noi È™i pentru ingineria unor proteine cu proprietăți specifice. TotuÈ™i, procesul prin care lanÈ›urile de aminoacizi se pliază în structuri 3D este deosebit de complex, iar predicÈ›ia exactă a acestei structuri a reprezentat o provocare majoră de zeci de ani.

Boltz-1 vs. AlphaFold3

DeÈ™i AlphaFold2 – modelul anterioar de la DeepMind – a adus un salt remarcabil în predicÈ›ia structurilor proteinelor (premiu Nobel pentru chimie, 2024), AlphaFold3 merge mai departe integrând un model AI de tip difuzie. Astfel, abordează într-un mod superior incertitudinea inerentă în predicÈ›iile asupra proteinelor complexe. Cu toate acestea, AlphaFold3 nu este în totalitate open-source È™i nu poate fi folosit în scop comercial. SituaÈ›ia a generat controverse în comunitatea È™tiinÈ›ifică È™i a declanÈ™at o cursă globală pentru dezvoltarea unui model open-source.

 

În timp ce au folosit aceeaÈ™i abordare iniÈ›ială de tip difuzie ca AlphaFold3, cercetătorii de la MIT au analizat diferitele componente ale modelului È™i au introdus optimizări, concentrându-se pe algoritmi care sporesc acurateÈ›ea predicÈ›iilor. În plus, ei au publicat întreg fluxul de lucru – de la antrenare la rafinare a modelului – pentru ca È™i alÈ›i specialiÈ™ti să poată îmbunătăți varianta Boltz-1.

„Sunt extrem de mândră de echipa Jameel Clinic pentru lansarea Boltz-1,” a afirmat Barzilay. „Acest proiect a necesitat multă muncă È™i perseverență, iar ideile de viitor vor fi È™i mai interesante.”

Provocări în construirea unui model robust

Echipa a depus eforturi considerabile pentru a gestiona datele heterogene din Protein Data Bank (PDB), care reuneÈ™te de peste 70 de ani structuri biomoleculare rezolvate prin metode experimentale. Wohlwend spune că organizarea È™i uniformizarea acestor date necesită o înÈ›elegere aprofundată a domeniului, dar că investiÈ›ia de timp a meritat:

„A fost nevoie de multe nopÈ›i târzii pentru a rezolva aceste date,” explică el. „Nu există scurtături; trebuie să cunoÈ™ti foarte bine domeniul.”

În final, experimentele lor demonstrează că Boltz-1 poate atinge acelaÈ™i nivel de acurateÈ›e cu AlphaFold3 pe un set divers de structuri biomoleculare complexe.

„Realizările lor sunt impresionante,” adaugă Jaakkola. „Au muncit din greu pentru a extinde accesibilitatea în comunitatea È™tiinÈ›ifică È™i acest pas va impulsiona semnificativ progresele în domeniul È™tiinÈ›elor moleculare.”

Planuri de viitor și invitație la colaborare

Cercetătorii intenÈ›ionează să îmbunătățească în continuare Boltz-1, concentrându-se pe creÈ™terea vitezei de predicÈ›ie. Ei încurajează comunitatea È™tiinÈ›ifică să testeze modelul, disponibil pe GitHub, È™i să se alăture Slack-ului dedicat, pentru schimb de idei È™i experienÈ›e.

„Apreciem că există încă mulÈ›i ani de lucru pentru a perfecÈ›iona aceste modele,” spune Wohlwend. „Suntem nerăbdători să vedem contribuÈ›iile È™i ideile ce vor veni din întreaga lume.”

Proiectul Boltz-1 a fost susÈ›inut de U.S. National Science Foundation, Jameel Clinic, Defense Threat Reduction Agency (DOMANE), precum È™i de Cancer Grand Challenges (prin parteneriatul Cancer Research UK – U.S. National Cancer Institute).


Data actualizare: 31-12-2024 | creare: 31-12-2024 | Vizite: 269
Bibliografie
Massachusetts Institute of Technology https://www.mit.edu/
Boltz on GitHub: https://github.com/jwohlwend/boltz

Image by freepik
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:
Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.
  intră pe forum